オンライン研修について
Hand Picksでは、EC事業者様をはじめ、広くビジネスの生産性を向上させたいとお考えの事業者様へ向けて、
実務に応用できる生成AIの使用法について、これまでのEC運営支援で培った教育・トレーニングノウハウを活かし、
また新たな試みとして、オンラインでいつでも受講できるeラーニング形式の研修を行っております。
これからもお客様の事業成長の一助となるべく、Hand Picksのもつ様々なノウハウを研修・教育と言う形で、
多くの皆様に還元、貢献していければと考えております。
研修費用について
【費用】税込200,000円/1人（受講者）
【受講方法】eラーニング形式
オンライン研修のカリキュラム
現場が変わる！AI×DX活用講座 基礎編
| NO | 学習時間 | 項目 |
| 1 | 0:51:51 | AI・DX入門と基礎知識 |
| 1-01 | 0:13:21 | AI・DXで実現する業務革新 |
| 1-02 | 0:09:37 | AI・DX推進の5大技術と成功事例 |
| 1-03 | 0:08:44 | AI・DX時代の組織変革とリーダー |
| 1-04 | 0:04:38 | AI・DX導入の落とし穴と最適化 |
| 1-05 | 0:09:13 | AI・DXの未来と次世代技術統合 |
| 1-06 | 0:06:18 | AIの歴史とDX最新動向 |
| 2 | 1:14:49 | AI技術の仕組みとDX進化 |
| 2-01 | 0:09:01 | AIと機械学習のDX基礎① |
| 2-02 | 0:13:32 | AIと機械学習のDX基礎② |
| 2-03 | 0:11:05 | 生成AIの基礎とDXビジネス活用 |
| 2-04 | 0:19:19 | AI基盤モデルの理論とDX実践 |
| 2-05 | 0:09:43 | 対話型AIの最前線とDX活用 |
| 2-06 | 0:09:11 | AIクリエイティブとDX音声・動画生成 |
| 2-07 | 0:02:58 | AIディープフェイクの脅威とDXセキュリティ対策 |
| 3 | 1:18:53 | AIリスク管理とDXガバナンス |
| 3-01 | 0:17:12 | 生成AIのDXリテラシーと法規制 |
| 3-02 | 0:08:41 | AI時代のDXデータ管理と遵守 |
| 3-03 | 0:20:26 | 生成AIと著作権のDX課題 |
| 3-04 | 0:25:37 | AI倫理・DXガバナンスと国際規制 |
| 3-05 | 0:06:57 | AIデータ活用とDXファクトチェック |
| 4 | 1:52:27 | AIプロンプト設計とDX活用 |
| 4-01 | 0:10:55 | AI対話ツール入門とDX基本操作 |
| 4-02 | 0:19:50 | AI有料プランのDX業務活用 |
| 4-03 | 0:20:14 | AIプロンプト設計とDX出力制御 |
| 4-04 | 0:15:25 | AI高度プロンプトのDX業務活用 |
| 4-05 | 0:12:30 | AIプロンプトのDX最適化と精度向上 |
| 4-06 | 0:18:11 | AIセルフデバッグとDX出力固定 |
| 4-07 | 0:15:22 | AI自動化ツールのDX実装と活用 |
| 5 | 1:35:39 | AIによるDX業務改革 |
| 5-01 | 0:18:21 | AI実践によるDX業務効率化 |
| 5-02 | 0:08:15 | AIブレストでDX推進と議論実践 |
| 5-03 | 0:10:16 | AIスピーチ作成によるDXプレゼン支援 |
| 5-04 | 0:19:49 | AIリサーチとDXデータ分析 |
| 5-05 | 0:10:34 | AI統計活用とDXアンケート分析 |
| 5-06 | 0:15:03 | AI・DXビジュアルで事業計画策定 |
| 5-07 | 0:13:21 | AI活用でDX人材採用を変革 |
| 6 | 1:41:42 | AIマーケティングとDXブランド戦略 |
| 6-01 | 0:13:05 | AIで創るDXブランド戦略 |
| 6-02 | 0:12:21 | AI活用のDX営業戦略と設計 |
| 6-03 | 0:25:04 | AIによるDXマーケティング戦略 |
| 6-04 | 0:27:46 | AIによるDX店舗改革と販促 |
| 6-05 | 0:23:26 | AI・DX業務自動化と文書最適化 |
| 7 | 1:43:06 | AI・DXクリエイティブとコンテンツ制作 |
| 7-01 | 0:27:31 | AI画像生成とDXクリエイティブ |
| 7-02 | 0:08:49 | AI動画生成技術とDXクリエイティブ戦略 |
| 7-03 | 0:16:45 | AI音声・音楽生成とDXコンテンツ |
| 7-04 | 0:13:25 | AIデジタルコンテンツの未来とDX① |
| 7-05 | 0:21:04 | AIデジタルコンテンツの未来とDX② |
| 7-06 | 0:15:32 | AI・DX生成技術の未来と競争戦略 |
現場が変わる！AI×DX実用訓練編
| NO | 学習時間 | 項目 |
| 1 | 1:07:19 | AIモデル基礎とDX導入戦略 |
| 1-01 | 0:11:49 | 生成AI実践活用とDXモデル比較① |
| 1-02 | 0:11:53 | 生成AI実践活用とDXモデル比較② |
| 1-03 | 0:12:43 | AI導入ロードマップとDX組織戦略 |
| 1-04 | 0:06:20 | AIが変える業務DXと最適化の本質 |
| 1-05 | 0:06:51 | AIの進化とDXの未来展望 |
| 1-06 | 0:05:14 | AIプロンプトライブラリとDX出力固定 |
| 1-07 | 0:06:03 | 実写×テキスト生成AIの最前線DX |
| 1-08 | 0:06:26 | AIで変わる動画制作DX入門 |
| 2 | 1:43:47 | AIドキュメント・文書作成DX |
| 2-01 | 0:14:41 | AI要約・翻訳DXと多言語業務効率化 |
| 2-02 | 0:25:23 | AI文章整形DXと文書品質向上 |
| 2-03 | 0:25:02 | AI議事録DXと会議記録の自動化 |
| 2-04 | 0:15:38 | AI契約書DXと法務チェック革新 |
| 2-05 | 0:17:02 | AI勤怠管理DXと帳票自動化 |
| 2-06 | 0:06:01 | AI財務データDXと数値分析効率化 |
| 3 | 1:54:06 | AI人材・営業・顧客対応DX |
| 3-01 | 0:24:53 | AIリクルーティングDXと採用最適化 |
| 3-02 | 0:26:46 | AI面接設計DXと候補者選定 |
| 3-03 | 0:19:29 | AI見積もり・提案DXと顧客効率化 |
| 3-04 | 0:15:10 | AIシナリオ設計DXとフロー自動構築 |
| 3-05 | 0:16:07 | AIプレゼン構成・ビジュアルDX |
| 3-06 | 0:11:41 | AIコールセンターDXと応対自動化 |
| 4 | 1:53:27 | AIデータ分析・業務自動化DX |
| 4-01 | 0:29:33 | AI研修設計DXと研修自動化 |
| 4-02 | 0:14:32 | AIアンケート設計DXと分析最適化 |
| 4-03 | 0:18:39 | AIシミュレーション・データ分析DX |
| 4-04 | 0:17:17 | AI競合分析DXとトレンド把握 |
| 4-05 | 0:13:36 | AIカスタムワークフローDXと自動化 |
| 4-06 | 0:19:50 | AIアンケート分析DXとチーム連携 |
| 5 | 2:06:38 | AI画像生成・クリエイティブDX |
| 5-01 | 0:26:35 | AI画像生成入門とDXビジネス活用 |
| 5-02 | 0:13:04 | AI画像生成実践DX① |
| 5-03 | 0:16:57 | AI画像生成実践DX② |
| 5-04 | 0:13:13 | AI画像編集ツールのDX活用 |
| 5-05 | 0:18:07 | AI画像加工のDX基礎と応用 |
| 5-06 | 0:24:14 | AIマーケティング資料DXとデザイン |
| 5-07 | 0:14:28 | AI情報デザインDXと視覚表現 |
| 6 | 1:40:44 | AI×SNS・動画・Web制作DX |
| 6-01 | 0:14:19 | AI×SNS投稿DXとコンテンツ戦略 |
| 6-02 | 0:18:27 | AI SNS画像DXとインサイト分析 |
| 6-03 | 0:11:48 | AIショート動画DXとアバター制作 |
| 6-04 | 0:15:09 | AIフェイススワップDXと翻訳実践 |
| 6-05 | 0:04:10 | AIホームページDXとLP自動化入門 |
| 6-06 | 0:16:58 | AIコーディングDXとサイト自動生成 |
| 6-07 | 0:19:53 | AIノーコードDXとWeb制作活用 |
AIで実現する社内業務プロセスDX化プログラム
| NO | 学習時間 | 項目 |
| 1 | 1:08:49 | 第1章 AI×DX業務変革の基礎 |
| 1-01 | 0:15:51 | AI×DX業務変革の全体像 |
| 1-02 | 0:10:23 | AI×DX基礎知識の習得 |
| 1-03 | 0:16:33 | AI×DXツールの機能と活用法 |
| 1-04 | 0:15:24 | AI×DX実践の効果的な問いかけ方 |
| 1-05 | 0:10:38 | AI×DXツール比較と業務適合診断 |
| 2 | 1:28:49 | 第2章 AI×DX業務効率化の実践 |
| 2-01 | 0:12:11 | AI×DXスケジュール自動最適化 |
| 2-02 | 0:14:55 | AI×DX資料作成の効率化① |
| 2-03 | 0:15:12 | AI×DX資料作成の効率化② |
| 2-04 | 0:13:43 | AI×DX応対マニュアル自動生成 |
| 2-05 | 0:14:37 | AI×DX業務自動化ツールの実践 |
| 2-06 | 0:18:11 | AI×DXロールプレイで対話力強化 |
| 3 | 1:18:23 | 第3章 AI×DX商談力強化と顧客分析 |
| 3-01 | 0:18:08 | AI×DX見込み顧客リストの構築 |
| 3-02 | 0:10:37 | AI×DX顧客Q&Aの自動化 |
| 3-03 | 0:15:03 | AI×DX商談ストーリーの仮説立案 |
| 3-04 | 0:14:19 | AI×DX壁打ちで商談力強化 |
| 3-05 | 0:10:39 | AI×DX顧客ニーズ分析と質問設計 |
| 3-06 | 0:09:37 | AI×DX顧客タイプ別の人材配置 |
| 4 | 1:30:24 | 第4章 AI×DXデータ分析と報告 |
| 4-01 | 0:24:26 | AI×DX顧客アプローチの自動化 |
| 4-02 | 0:08:27 | AI×DX企業リサーチの効率化 |
| 4-03 | 0:15:23 | AI×DXトークマニュアルの自動生成 |
| 4-04 | 0:13:44 | AI×DX通話分析とタイプ診断 |
| 4-05 | 0:17:24 | AI×DX通話ログ分析と業務改善 |
| 4-06 | 0:11:00 | AI×DX打ち合わせ分析と改善策 |
| 5 | 1:45:09 | 第5章 AI×DX業務オートメーション |
| 5-01 | 0:13:57 | AI×DX会議録の自動要約と共有 |
| 5-02 | 0:06:12 | AI×DX顧客優先順位の自動化 |
| 5-03 | 0:19:32 | AI×DX次回アプローチの自動提案 |
| 5-04 | 0:05:21 | AI×DX顧客情報の自動集約 |
| 5-05 | 0:23:35 | AI×DX商談メモの自動化実践 |
| 5-06 | 0:21:28 | AI×DX訪問後フォローの最適化 |
| 5-07 | 0:15:04 | AI×DX議事録から顧客フォローの一括化 |
| 6 | 1:51:48 | 第6章 AI×DXツール活用と業務設計 |
| 6-01 | 0:20:34 | AI×DX資料とビジュアル強化① |
| 6-02 | 0:06:28 | AI×DX資料とビジュアル強化② |
| 6-03 | 0:14:42 | AI×DX業務棚卸しの実践 |
| 6-04 | 0:26:36 | AI×DX情報管理とツール活用 |
| 6-05 | 0:15:19 | AI×DX視覚デザインと資料整理 |
| 6-06 | 0:17:08 | AI×DX定型業務と自動メール生成 |
| 6-07 | 0:11:01 | AI×DX打ち合わせデータの活用 |
| 7 | 1:33:49 | 第7章 AI×DXリスク管理とコンプライアンス |
| 7-01 | 0:10:18 | AI×DXプライバシー保護と安全対策 |
| 7-02 | 0:08:42 | AI×DX著作権リスクと実務対応 |
| 7-03 | 0:08:34 | AI×DX倫理的課題と組織対応 |
| 7-04 | 0:10:07 | AI×DX法的リスクと法令遵守 |
| 7-05 | 0:08:46 | AI×DXバイアス対策と公平性 |
| 7-06 | 0:10:15 | AI×DX偽情報リスクと対策 |
| 7-07 | 0:11:20 | AI×DX誤情報トラブルの防止 |
| 7-08 | 0:21:28 | AI×DXヒューマンエラー防止の実践 |
| 7-09 | 0:04:19 | AI×DX活用の未来展望と継続戦略 |
Geminiで業務を最適化するDX実践トレーニング
| NO | 学習時間 | 項目 |
| 1 | 0:54:50 | AIプロンプト＆対話設計DX |
| 1-01 | 0:07:16 | AIプロンプトDX入門と効果的な指示 |
| 1-02 | 0:10:51 | AI活用DX目的設計と業務変革 |
| 1-03 | 0:13:24 | AI DX利用環境の構築 |
| 1-04 | 0:13:11 | AIモデル選択DXと最適化 |
| 1-05 | 0:10:08 | AI深層推論DXの活用 |
| 2 | 1:02:37 | AI×業務アプリ実務DX |
| 2-01 | 0:11:42 | AI表計算DXとデータ分析 |
| 2-02 | 0:08:07 | AIメールDXと自動返信生成 |
| 2-03 | 0:14:00 | AI文書作成DXの効率化 |
| 2-04 | 0:10:40 | AIスライド自動生成DXの実践 |
| 2-05 | 0:08:44 | AIスケジュール調整DXの最適化 |
| 2-06 | 0:09:24 | AIファイル管理DXの効率化 |
| 3 | 1:09:01 | AIワークフロー自動化DXの設計 |
| 3-01 | 0:11:36 | AIワークフロー自動化DXの設計 |
| 3-02 | 0:13:12 | AI連携オートメーションDXと業務統合 |
| 3-03 | 0:13:27 | AIスクリプトDXと定型業務自動化 |
| 3-04 | 0:07:31 | AI外部ツール連携DX① |
| 3-05 | 0:08:26 | AI外部ツール連携DX② |
| 3-06 | 0:06:52 | AIカスタム設定DX① |
| 3-07 | 0:07:57 | AIカスタム設定DX② |
| 4 | 1:01:29 | AIコミュニケーション・チーム連携DX |
| 4-01 | 0:13:57 | AI会議DXと議事録自動作成 |
| 4-02 | 0:11:41 | AIチャットDXとチーム連携 |
| 4-03 | 0:13:02 | AIアンケートDXと集計・分析自動化 |
| 4-04 | 0:13:30 | AIナレッジDXと組織知識基盤 |
| 4-05 | 0:09:19 | AI検索拡張DXとRAG活用 |
| 5 | 1:03:35 | AI経営戦略・データ活用DX |
| 5-01 | 0:13:17 | AIデータ分析DXと需要予測 |
| 5-02 | 0:13:14 | AI財務分析・予測DXとデータ可視化 |
| 5-03 | 0:10:46 | AI競合分析DXと自社戦略 |
| 5-04 | 0:13:09 | AI経営シミュレーションDXと未来予測 |
| 5-05 | 0:13:09 | AIサプライチェーンDXと最適化 |
| 6 | 1:26:46 | AI事業創出・マーケティングDX |
| 6-01 | 0:11:50 | AI新規事業DXとアイデア創出 |
| 6-02 | 0:09:39 | AI顧客体験DXとパーソナライズ戦略 |
| 6-03 | 0:13:09 | AIエージェントDXと自律的営業活動 |
| 6-04 | 0:12:24 | AIブランディングDXと世界観展開 |
| 6-05 | 0:15:01 | AI UX/UIデザインDXと設計実践 |
| 6-06 | 0:12:14 | AIリーガルテックDXと業務効率化 |
| 6-07 | 0:12:29 | AIプロジェクト管理DXと進捗可視化 |
| 7 | 0:59:52 | AIガバナンス・人材育成DX |
| 7-01 | 0:08:41 | AIデータガバナンスDXと情報統制 |
| 7-02 | 0:07:09 | AI倫理DXと公平な意思決定 |
| 7-03 | 0:11:17 | AI投資対効果DXとROI分析 |
| 7-04 | 0:12:22 | AI DX推進組織と人材育成戦略 |
| 7-05 | 0:09:51 | AIアジャイルDXと反復型開発 |
| 7-06 | 0:10:32 | AI採用DXと人材戦略の変革 |
| 8 | 1:04:09 | AI・DX入門と社会変革の全体像 |
| 8-01 | 0:13:01 | AI・DX社会変革と業務の未来像 |
| 8-02 | 0:10:58 | AI・DX活用事例と成功パターン |
| 8-03 | 0:10:40 | AI生成技術の進化DXと技術革新 |
| 8-04 | 0:09:04 | AI主要モデルDX比較と特徴分析 |
| 8-05 | 0:09:07 | AI・DX時代の社会背景と変革の必要性 |
| 8-06 | 0:11:19 | AI活用DXコスト戦略と投資判断 |
| 9 | 1:36:48 | AI実践演習・キャリア設計DX |
| 9-01 | 0:08:12 | AI・DX業務課題の発見と改善 |
| 9-02 | 0:12:02 | AI DX解決策の探索と実践 |
| 9-03 | 0:12:37 | AI・DXプラン共有とフィードバック |
| 9-04 | 0:09:04 | AI・DX解決策の再設計と実行計画 |
| 9-05 | 0:12:26 | AIチームDX設計と活用推進プラン |
| 9-06 | 0:06:59 | AI・DXスキル学習法と継続学習 |
| 9-07 | 0:08:34 | AI有料プランDX導入と投資判断 |
| 9-08 | 0:08:31 | AI進化の方向性DXと技術トレンド |
| 9-09 | 0:08:09 | AI・DX人材キャリアパス設計 |
| 9-10 | 0:10:14 | AI・DX推進ステップと組織展開 |
すぐに活かせるAIツール活用とビジネスDX実践
| NO | 学習時間 | 項目 |
| 1 | 1:01:52 | AIツール導入とDXプロンプト入門 |
| 1-01 | 0:18:00 | AIツール導入とDX環境構築 |
| 1-02 | 0:22:37 | AIツールのDX変革と基本機能 |
| 1-03 | 0:21:15 | AI×DXプロンプト入門 |
| 2 | 1:32:50 | AI文書作成DX |
| 2-01 | 0:19:21 | AI文書DX — 契約書の自動作成 |
| 2-02 | 0:20:34 | AI文書DX — 議事録の効率化 |
| 2-03 | 0:22:15 | AI文書作成DXと企画書自動生成 |
| 2-04 | 0:21:29 | AIビジネス文DXと翻訳自動化 |
| 2-05 | 0:09:11 | AI出力形式DXの調整実践 |
| 3 | 0:55:50 | AI表計算DX - データ分析と関数 |
| 3-01 | 0:09:19 | AI表計算DXと集計・グラフ生成 |
| 3-02 | 0:10:55 | AI表計算DX — 関数自動生成 |
| 3-03 | 0:22:11 | AI表計算DX — インサイト自動解説 |
| 3-04 | 0:13:25 | AI表計算DX — 高度データ処理 |
| 4 | 1:06:46 | AIプレゼンDX - スピーチと演習 |
| 4-01 | 0:19:18 | AIプレゼンDX — スライド自動生成 |
| 4-02 | 0:16:42 | AIプレゼンDX — 資料統合とスピーカーノート作成 |
| 4-03 | 0:09:54 | AIスピーチDX — プレゼン原稿のテキスト生成 |
| 4-04 | 0:20:52 | AI DX演習 — 業務ツール実践 |
| 5 | 1:46:20 | AIコミュニケーションDX |
| 5-01 | 0:30:24 | AIメールDX — 添削と返信自動化 |
| 5-02 | 0:10:31 | AIコミュニケーションDX — メール要約とスケジュール調整 |
| 5-03 | 0:21:18 | AI会議DX — オンライン会議の自動要約 |
| 5-04 | 0:09:59 | AIノートDX — 要約とタスク抽出 |
| 5-05 | 0:19:01 | AI議事録・アジェンダ作成DX① |
| 5-06 | 0:15:07 | AI議事録・アジェンダ作成DX② |
| 6 | 1:03:40 | AI業務プラットフォームDX |
| 6-01 | 0:19:31 | AI WebサイトDX — 作成とデザイン |
| 6-02 | 0:23:57 | AI社内ポータルDX — 機能の活用 |
| 6-03 | 0:20:12 | AI DX自動化推進と継続改善 |
| 7 | 1:23:06 | AIビジネス企画DX |
| 7-01 | 0:20:50 | AI事業計画DXの骨子作成 |
| 7-02 | 0:10:57 | AI採用支援DXと面接設計 |
| 7-03 | 0:21:46 | AIマニュアル作成DXの効率化 |
| 7-04 | 0:15:02 | AI教材テキスト作成DX① |
| 7-05 | 0:14:31 | AI教材テキスト作成DX② |
| 8 | 2:09:07 | AI導入戦略DXと品質管理 |
| 8-01 | 0:22:32 | AIツールの特徴とDXメリット |
| 8-02 | 0:20:24 | AIツール比較DXと最適選定 |
| 8-03 | 0:19:31 | AIプラン比較DXと導入判断 |
| 8-04 | 0:24:43 | AI×DXプロンプト高度設計 |
| 8-05 | 0:21:22 | AI組織導入DXとセキュリティ |
| 8-06 | 0:20:35 | AIレビューDXと品質管理 |
コストゼロから始めるAI活用とこれからのビジネススタイル習得講座
| NO | 学習時間 | 項目 |
| 1 | 1:05:21 | AI・DX時代の倫理・セキュリティと共存ビジョン |
| 1-01 | 0:15:50 | AI活用DXの倫理と責任 |
| 1-02 | 0:17:23 | AI無料ツールのDXセキュリティ |
| 1-03 | 0:17:16 | AI・DX時代の雇用と協調 |
| 1-04 | 0:14:52 | AI・DXが描く未来図 |
| 2 | 1:35:54 | AI無料ツール選定とDX導入戦略 |
| 2-01 | 0:12:48 | AI・DX生成技術入門 |
| 2-02 | 0:18:39 | 主要AI無料DXツール比較 |
| 2-03 | 0:15:49 | AI無料DXツールの選び方 |
| 2-04 | 0:16:34 | AI無料DXツール紹介① |
| 2-05 | 0:17:01 | AI無料DXツール紹介② |
| 2-06 | 0:15:03 | AIオープンソースDXの活用 |
| 3 | 1:02:00 | AIデータ分析・情報処理DX |
| 3-01 | 0:13:31 | AIデータ解釈DXと自動サマリー |
| 3-02 | 0:17:20 | AI情報収集DXと要約分析 |
| 3-03 | 0:17:29 | AI情報統合DXと統合サマリー |
| 3-04 | 0:13:40 | AIトレンド分析DXと傾向抽出 |
| 4 | 1:06:04 | AIビジュアル生成DX |
| 4-01 | 0:24:12 | AI画像生成DXの基本と活用 |
| 4-02 | 0:19:32 | AI画像スタイルDXの調整応用 |
| 4-03 | 0:10:21 | AI動画コンテンツ作成DX① |
| 4-04 | 0:11:59 | AI動画コンテンツ作成DX② |
| 5 | 1:09:36 | AIビジネス文書・企画DX |
| 5-01 | 0:17:20 | AIブレインストーミングDXと企画創出 |
| 5-02 | 0:19:22 | AIビジネス文書DXと品質向上 |
| 5-03 | 0:16:31 | AI資料構成DXと自動支援 |
| 5-04 | 0:16:23 | AIクリエイティブテキストDXと文章生成 |
| 6 | 0:56:27 | AI専門文書・議事録DX |
| 6-01 | 0:13:34 | AI議事録DXと管理・再活用 |
| 6-02 | 0:13:09 | AI報告書DXと骨子作成 |
| 6-03 | 0:14:38 | AI専門文書DXと書類作成支援 |
| 6-04 | 0:15:06 | AI契約業務DXと法務支援 |
| 7 | 1:05:57 | AIスライド・マルチメディアDX |
| 7-01 | 0:20:15 | AIスライド資料DXとデザイン活用 |
| 7-02 | 0:11:12 | AIマルチツール連携DXワークフロー① |
| 7-03 | 0:12:02 | AIマルチツール連携DXワークフロー② |
| 7-04 | 0:22:28 | AI活用場面別DXセレクトガイド |
| 8 | 0:52:54 | AIプログラミング・コード自動化DX |
| 8-01 | 0:14:14 | AIコード生成DXの基礎 |
| 8-02 | 0:12:27 | AIコード分析DXと改善支援 |
| 8-03 | 0:12:51 | AIコード応用DXと業務自動化 |
| 8-04 | 0:13:22 | AI生成プログラムDXと品質管理 |
| 9 | 1:37:34 | AI業務フロー自動化DX |
| 9-01 | 0:17:04 | AIプロンプトエンジニアリングDX上級編 |
| 9-02 | 0:15:52 | AI業務別DX活用集 |
| 9-03 | 0:21:45 | AIノーコードDXとLLM連携構築 |
| 9-04 | 0:24:00 | AI仕事自動化DXとフロー設計 |
| 9-05 | 0:18:53 | AI・DX役割分担とフロー設計 |
介護・福祉現場を変えるDX改善実践講座
| NO | 学習時間 | 項目 |
| 1 | 1:38:11 | AI・DX概論と介護変革 |
| 1-01 | 0:24:38 | 介護業界にAI・DXが必要な理由 |
| 1-02 | 0:12:55 | AI・DXの定義と基本概念① |
| 1-03 | 0:15:32 | AI・DXの定義と基本概念② |
| 1-04 | 0:21:45 | AI・DX介護導入事例と先進的取り組み |
| 1-05 | 0:23:21 | AI・DX推進の制度的背景と支援施策 |
| 2 | 1:53:27 | AI介護ロボットとDXセンサー技術 |
| 2-01 | 0:22:17 | AI介護ロボットのDX活用 |
| 2-02 | 0:21:32 | AIセンサー技術のDX活用 |
| 2-03 | 0:20:36 | AI排泄支援ロボットとDX自立支援 |
| 2-04 | 0:23:45 | AIロボットデータのDX活用と介護計画 |
| 2-05 | 0:25:17 | AI介護ロボットDX導入の課題と戦略 |
| 3 | 1:05:09 | AI・DXによるデータ駆動型介護 |
| 3-01 | 0:22:00 | AI・DXデータ収集と分析基礎 |
| 3-02 | 0:20:55 | AIデータ分析とDXリスク予測 |
| 3-03 | 0:22:14 | AIクラウドのDX活用と多職種連携 |
| 4 | 2:06:10 | AI時代のICT導入と現場DX |
| 4-01 | 0:25:57 | AI時代のICT基礎とDX環境整備 |
| 4-02 | 0:27:05 | 介護記録の電子化とAI・DX連携 |
| 4-03 | 0:24:30 | AI・ICTのDX導入事例 |
| 4-04 | 0:22:37 | AI・ICT導入準備とDX研修計画 |
| 4-05 | 0:26:01 | AI・ICT導入コストとDX効果測定 |
| 5 | 1:09:23 | AI・DXガバナンスとセキュリティ |
| 5-01 | 0:22:44 | AI・DXセキュリティと個人情報保護 |
| 5-02 | 0:23:38 | AI・DXリテラシーと人材育成 |
| 5-03 | 0:23:01 | 介護福祉AI・DX基礎教育と人材戦略 |
| 6 | 1:40:14 | AI・DX地域包括ケア連携 |
| 6-01 | 0:25:26 | 地域包括ケアのAI・DX情報連携 |
| 6-02 | 0:16:14 | AI・DX多職種連携ICTプラットフォーム① |
| 6-03 | 0:14:42 | AI・DX多職種連携ICTプラットフォーム② |
| 6-04 | 0:22:39 | 在宅・訪問介護のAI・DX活用 |
| 6-05 | 0:21:13 | AI・DXで地域社会との連携強化 |
| 7 | 0:58:21 | AI・DX災害対応と導入戦略 |
| 7-01 | 0:27:49 | AI・DX災害時の対応と備え |
| 7-02 | 0:30:32 | AI・DX地域連携の導入ステップ |
現場で使う生成AI実務スキル講座（介護・福祉編）
| NO | 学習時間 | 項目 |
| 1 | 1:24:13 | AI介護DX事例と動機づけ |
| 1-01 | 0:12:42 | AI活用事例に学ぶDX成功パターン |
| 1-02 | 0:12:00 | AI介護記録DXと自動生成の活用 |
| 1-03 | 0:10:43 | AIチャットボットDXと介護支援 |
| 1-04 | 0:11:51 | AIシフト管理DXと配置最適化 |
| 1-05 | 0:09:28 | AIケアプラン支援DXと最適提案 |
| 1-06 | 0:10:46 | AI顧客対応DXと満足度向上 |
| 1-07 | 0:16:43 | AI最新トレンドとDXの未来展望 |
| 2 | 1:41:29 | AI・DX基礎リテラシー |
| 2-01 | 0:10:55 | AIの歴史とDX進化の軌跡 |
| 2-02 | 0:12:19 | AIの定義とDX基礎の理解 |
| 2-03 | 0:13:15 | AI機械学習・深層学習DXの基盤 |
| 2-04 | 0:12:51 | AIデータ駆動DX学習の活用 |
| 2-05 | 0:12:55 | AIアルゴリズムDXと意思決定 |
| 2-06 | 0:11:43 | AI導入のDXメリットとリスク |
| 2-07 | 0:10:12 | AIと人間の協働DXの役割分担 |
| 2-08 | 0:17:19 | AI・DX導入リテラシーと学習ガイド |
| 3 | 1:20:51 | AIテキスト生成ツール実践DX |
| 3-01 | 0:09:46 | AI対話ツール概論とDX入門 |
| 3-02 | 0:14:38 | AI対話ツール操作DXの基礎 |
| 3-03 | 0:15:12 | AIプロンプト設計DXと出力最適化 |
| 3-04 | 0:14:12 | AI対話ツール導入DXと操作入門 |
| 3-05 | 0:13:17 | AI対話ツール比較DXと使い分け |
| 3-06 | 0:13:46 | AIテキスト生成DXの基本と業務活用 |
| 4 | 1:36:44 | AIツール選定とDX導入計画 |
| 4-01 | 0:13:31 | AIツール分類マップDXの全体像 |
| 4-02 | 0:22:29 | AIツール選定基準DXと投資判断 |
| 4-03 | 0:17:28 | 介護DXに最適なAIツールの選び方 |
| 4-04 | 0:13:41 | AIツール連携DXとシナジー最大化 |
| 4-05 | 0:14:34 | AIツール導入DXチェックリスト |
| 4-06 | 0:15:01 | AI音声認識ツールDXとテキスト変換 |
| 5 | 1:42:39 | AI画像・メディア生成DX |
| 5-01 | 0:12:51 | AI画像生成ツール入門DXの基礎 |
| 5-02 | 0:18:20 | AI画像生成ツール実践DX |
| 5-03 | 0:14:54 | AIテキスト画像変換DXの実践 |
| 5-04 | 0:16:27 | AIイラスト生成DXの実践 |
| 5-05 | 0:19:11 | AI画像生成ツール比較DXと選定 |
| 5-06 | 0:20:56 | AIプロンプト改善DXと画像品質向上 |
| 6 | 1:42:01 | AI介護業務実践DX演習 |
| 6-01 | 0:17:22 | AI業務整理DXと現場課題分析 |
| 6-02 | 0:12:09 | AI活用DXシナリオ設計と実行計画 |
| 6-03 | 0:25:22 | AI介護記録自動化DXと運用改善 |
| 6-04 | 0:20:17 | AIケアプランDXと提案精度向上 |
| 6-05 | 0:13:25 | AI介護施設報告書作成DX① |
| 6-06 | 0:13:26 | AI介護施設報告書作成DX② |
| 7 | 0:43:19 | AIクリエイティブ統合DX |
| 7-01 | 0:13:52 | AI画像生成ツール活用DX資料作成① |
| 7-02 | 0:13:53 | AI画像生成ツール活用DX資料作成② |
| 7-03 | 0:15:34 | AIマルチメディア統合DXと連携制作 |
AI・データ活用で導く「収益向上と最適化」DX講座
| NO | 学習時間 | 項目 |
| 1 | 0:45:33 | AI時代のデータ活用とKPI設計 |
| 1-01 | 0:08:07 | データドリブン経営をAIで加速する考え方 |
| 1-02 | 0:05:30 | ECデータの構造と価値から始めるDX |
| 1-03 | 0:10:09 | DX成果を測るKPI設計の基本 |
| 1-04 | 0:11:28 | ビジネス成果につなげるKPIのDX運用 |
| 1-05 | 0:10:19 | KPI可視化・改善の仕組みで回すDX |
| 2 | 0:49:48 | データ可視化と仮説検証のDX |
| 2-01 | 0:04:53 | 「見える化」で変わるデータ活用のDX第一歩 |
| 2-02 | 0:11:06 | AI活用で進化するダッシュボード運用 |
| 2-03 | 0:12:53 | 問いと仮説で分析をビジネスに変えるDX |
| 2-04 | 0:09:05 | AIが打ち破るデータ活用の壁（前半） |
| 2-05 | 0:11:51 | データ活用の壁をAIが打ち破る（後半） |
| 3 | 1:19:59 | データ基盤とガバナンスのDX体制 |
| 3-01 | 0:07:11 | データを「整える力」から始めるDX |
| 3-02 | 0:11:29 | 情報分断を防ぐSSOTのDX設計思想 |
| 3-03 | 0:08:01 | DX現場で実践するデータ収集・統合フロー |
| 3-04 | 0:08:08 | データ保存と管理のDXベストプラクティス |
| 3-05 | 0:10:09 | プライバシー保護と法的対応で備えるDX |
| 3-06 | 0:20:07 | DX運用指針としてのデータガバナンス体制構築 |
| 3-07 | 0:14:54 | AI導入で実現する「使えるデータ環境」 |
| 4 | 0:46:46 | AI機械学習による業務高度化 |
| 4-01 | 0:07:16 | 機械学習のビジネス応用で広がるAIの可能性 |
| 4-02 | 0:06:38 | AI予測モデルで実現する売上・需要予測 |
| 4-03 | 0:07:01 | 業務の隠れた変化を発見する異常検知のAI |
| 4-04 | 0:05:59 | AIクラスタリングが生むグループ分けの価値 |
| 4-05 | 0:07:09 | 顧客体験を高めるレコメンドエンジンのAI |
| 4-06 | 0:12:43 | DXに活かすデータの統計基礎と正しい読み方 |
| 5 | 1:00:21 | 売上データ分析とAI予測の実践 |
| 5-01 | 0:13:10 | AI分析で解き明かす売上変化の構造 |
| 5-02 | 0:10:06 | 自社の戦略的強みをDXデータで見つける |
| 5-03 | 0:09:39 | 収益性から商品評価を見直すDX |
| 5-04 | 0:07:20 | 販促効果をデータで検証するDX手法 |
| 5-05 | 0:08:36 | AI予測思考で先読みする売上トレンド |
| 5-06 | 0:11:30 | 顧客の声をレビューから読み解くAI |
| 6 | 1:04:50 | アクセス解析とCX改善のDX実践 |
| 6-01 | 0:04:14 | サイト改善から始めるDXの入口 |
| 6-02 | 0:09:19 | DXデータで捉えるCX改善の実践ステップ |
| 6-03 | 0:10:42 | アクセス解析の基本指標をDX視点で読み解く |
| 6-04 | 0:12:47 | AIで俯瞰するサイトパフォーマンス分析 |
| 6-05 | 0:10:10 | 行動データからユーザー課題を発見するDX |
| 6-06 | 0:06:17 | UI・導線改善のA/BテストをDXで設計する |
| 6-07 | 0:11:21 | AI効率化で進化するA/Bテスト実践 |
| 7 | 0:55:37 | 顧客データ活用とAIパーソナライズ戦略 |
| 7-01 | 0:06:19 | DX顧客理解の起点セグメンテーション設計 |
| 7-02 | 0:06:44 | ターゲティング戦略をDXデータから導く |
| 7-03 | 0:11:00 | ロイヤル顧客の本質をRFM分析で見るDX |
| 7-04 | 0:08:37 | データを成果に変えるCRMのDX活用 |
| 7-05 | 0:12:43 | DXデータ設計で深める顧客理解とLTV可視化 |
| 7-06 | 0:10:14 | RFM分析にAIを活用し施策を導く実践 |
| 8 | 1:06:11 | 商品・在庫オペレーション最適化のDX |
| 8-01 | 0:06:53 | DX設計が左右する商品マスターの分析精度 |
| 8-02 | 0:07:03 | 売れ筋と死に筋をDXデータで見極める |
| 8-03 | 0:08:25 | LTV分析で見つける顧客を育てるDX商品 |
| 8-04 | 0:10:09 | カテゴリ・タグ軸でトレンド変化を捉えるDX |
| 8-05 | 0:08:22 | DX育成戦略としての商品ライフサイクル分析 |
| 8-06 | 0:08:23 | 適正在庫のバランスを整えるDX設計 |
| 8-07 | 0:05:39 | 在庫回転率で読み解く在庫効率のDX |
| 8-08 | 0:11:17 | AIで行う併売分析と価値発見 |
| 9 | 0:51:26 | AIマーケティング統合戦略 |
| 9-01 | 0:08:11 | ROAS分解で導くマーケティングのDX戦略 |
| 9-02 | 0:08:46 | DXファネルで捉える広告効果測定 |
| 9-03 | 0:09:27 | SNSエンゲージメント分析を可視化するDX |
| 9-04 | 0:08:14 | アトリビューションとリターゲティングのDX最適化 |
| 9-05 | 0:07:06 | DX設計で接続するオムニチャネル戦略とデータ |
| 9-06 | 0:09:42 | 集客データの可視化運用に活かすAI |
| 10 | 0:47:55 | 価格戦略とAIダイナミックプライシング |
| 10-01 | 0:08:34 | DX時代の競合比較と価格戦略設計 |
| 10-02 | 0:06:58 | データに基づく価格設定のDXフレーム |
| 10-03 | 0:07:48 | ダイナミックプライシングを支えるAI基礎 |
| 10-04 | 0:07:54 | 割引・クーポンの効果測定で最適化するDX |
| 10-05 | 0:08:31 | AI手法で見つける最適価格のA/Bテスト |
| 10-06 | 0:08:10 | ルールベースで始めるプライシングのAI |
| 11 | 1:02:05 | DX組織変革とKPI運用の推進 |
| 11-01 | 0:10:21 | DX仕組みで見逃さないモニタリング・アラート設計 |
| 11-02 | 0:09:16 | レポーティングとロジカルシンキングのDX実践 |
| 11-03 | 0:05:10 | 組織運営のデータ化が生む価値のDX |
| 11-04 | 0:08:06 | 戦略的意思決定とKPI運用を磨くDX |
| 11-05 | 0:09:26 | 部門間サイロ化を打破するDX手法 |
| 11-06 | 0:08:44 | AI時代に育てるデータの民主化と組織文化 |
| 11-07 | 0:08:29 | DX人材を育てる「問い、つなぎ、動かす」力 |
| 11-08 | 0:02:33 | データ活用力の総括と展望 — 次世代のAI |
マーケター・セールスのための生成AI活用DX講座
| NO | 学習時間 | 項目 |
| 1 | 0:48:30 | AI基礎と生成AI活用準備 |
| 1-01 | 0:10:58 | 代表サービスで知るAI活用の選択肢 |
| 1-02 | 0:10:45 | AIの概要と使い方で始める実践入門 |
| 1-03 | 0:11:32 | プロンプトとコンテキスト設計のAI基礎 |
| 1-04 | 0:07:42 | 各社が提供するAIプロンプトガイドの活用 |
| 1-05 | 0:07:33 | カスタムGPT・プロジェクトで高めるAI効率 |
| 2 | 1:13:42 | 生成AIを活用したEC戦略立案 |
| 2-01 | 0:04:26 | AI活用で変わる戦略検討プロセス |
| 2-02 | 0:08:29 | SWOT分析にAIを活用した戦略の全体像 |
| 2-03 | 0:10:58 | AIで進めるPEST分析と外部環境の整理 |
| 2-04 | 0:13:04 | 3C分析を深めるAI手法で競争優位を洗い出す |
| 2-05 | 0:09:28 | AIペルソナ作成で描くターゲット像 |
| 2-06 | 0:09:34 | 競合調査でAIが導くポジショニング戦略 |
| 2-07 | 0:09:59 | カスタマージャーニー草案をAIで描く |
| 2-08 | 0:07:44 | AIDMA/AISASで整理する指標のDX設計 |
| 3 | 0:31:49 | 生成AIによるUI/UX改善の実践 |
| 3-01 | 0:06:52 | AIデザイン分析で推定する競合ターゲット |
| 3-02 | 0:05:11 | ヒューリスティック評価にAIを活かすUI/UX改善 |
| 3-03 | 0:06:48 | デザイン改善案とA/Bテスト計画をAIで生む |
| 3-04 | 0:06:05 | AI提案で決定する画像・レイアウト改善 |
| 3-05 | 0:06:53 | クリエイティブ制作で実現するデザインのDX |
| 4 | 0:45:39 | 広告設計・クリエイティブのAI活用 |
| 4-01 | 0:07:43 | AIプロモーションと割引・クーポン最適化 |
| 4-02 | 0:05:27 | 広告コピー制作をAI自動生成で加速する |
| 4-03 | 0:05:16 | AIキーワード提案で磨く広告精度 |
| 4-04 | 0:07:51 | ターゲティングにAIを活用した商品訴求の最適化 |
| 4-05 | 0:06:55 | 予算配分にAIを活用した広告投資戦略 |
| 4-06 | 0:06:01 | 広告アカウント設計とAI連携のDX |
| 4-07 | 0:06:26 | クリエイティブ最適化におけるAI活用ポイント |
| 5 | 1:28:54 | 配信最適化・効果測定のDX実践 |
| 5-01 | 0:08:42 | AI配信戦略で広告タイミングを最適化する |
| 5-02 | 0:08:27 | インフルエンサー分析にAIを活用して発信力を広げる |
| 5-03 | 0:08:54 | AI変化検知で異常シグナルを早期発見する |
| 5-04 | 0:08:47 | 広告の打ち手精度をAI分析で高める |
| 5-05 | 0:09:45 | AIレポート作成で効果報告を効率化する |
| 5-06 | 0:11:18 | CVR低下要因を特定するAI分析 |
| 5-07 | 0:11:35 | 改善施策の優先順位をAIでつける |
| 5-08 | 0:10:48 | 改善提案をAI自動生成で量産する |
| 5-09 | 0:10:38 | 4Rフレームで増やすクリエイティブ改善案のDX |
| 6 | 1:14:16 | DXリテンション戦略とLTV最大化 |
| 6-01 | 0:08:04 | AIで把握する新規・リピート顧客動向 |
| 6-02 | 0:09:27 | 長期顧客コミュニケーションのDX設計 |
| 6-03 | 0:09:29 | AI Deep Researchで競合プロモーションを調査 |
| 6-04 | 0:10:04 | オファー配信にAIを活用したタイミング最適化 |
| 6-05 | 0:08:36 | リピート購入を促すオファー効果をAIに聞く |
| 6-06 | 0:10:04 | ポイント施策の効果をAI検証で見極める |
| 6-07 | 0:10:17 | DXデータで発見する顧客離脱ポイント |
| 6-08 | 0:08:15 | 施策の可能性を広げるAIアイデア出し |
| 7 | 2:07:18 | AIコンテンツ制作・運用の実践 |
| 7-01 | 0:05:34 | AIコンテンツ制作が変える業務プロセス |
| 7-02 | 0:09:32 | ターゲット分析にAIを活用した商品訴求の磨き方 |
| 7-03 | 0:08:51 | AIメッセージ提案で高める伝達力 |
| 7-04 | 0:11:11 | リピート促進施策をAIブレストで設計する |
| 7-05 | 0:12:03 | カゴ落ちフォローで響くメッセージをAIで設計 |
| 7-06 | 0:09:20 | DXバナー設計をチャネル別訴求で整理する |
| 7-07 | 0:16:21 | AI自動生成で画像・動画素材の制作を加速する |
| 7-08 | 0:13:51 | 商品ページの課題をAI抽出で改善する |
| 7-09 | 0:14:38 | SEO課題検出で検索対策を強化するDX |
| 7-10 | 0:06:32 | メルマガ改善にAI提案を活かすメール施策 |
| 7-11 | 0:12:02 | A/Bテスト設計で施策検証を精緻化するDX |
| 7-12 | 0:07:23 | AI解約率予測で導く防止施策 |
| 8 | 1:12:41 | 顧客対応・レビュー分析のDX実践 |
| 8-01 | 0:12:49 | AI自動応答で始める顧客対応の効率化 |
| 8-02 | 0:15:41 | レビュー分析でAIが拾う重要シグナル |
| 8-03 | 0:12:28 | 不満レビューからAI分析で改善ヒントを見つける |
| 8-04 | 0:05:51 | AI返品理由分析で隠れた課題を発見する |
| 8-05 | 0:10:45 | 問い合わせ要約にAIを活用した社内共有の効率化 |
| 8-06 | 0:07:27 | 神対応テンプレートでクレーム対応に備えるAI活用 |
| 8-07 | 0:07:40 | 配送不満分析で物流品質を改善するDX |
| 9 | 1:38:32 | AI商品分析・MD戦略の実践 |
| 9-01 | 0:11:32 | AI画像分析でトレンド要素を言語化する |
| 9-02 | 0:12:36 | SNS画像・動画からAI分析で人気商品の特徴を探る |
| 9-03 | 0:10:15 | AI競合インフルエンサー分析で施策を磨く |
| 9-04 | 0:08:19 | グルーピングでAIが売れ筋パターンを分類する |
| 9-05 | 0:12:17 | DX売上履歴分析で季節別トレンドを読む |
| 9-06 | 0:10:55 | レビュー分析で商品改善ポイントを整理するAI |
| 9-07 | 0:11:05 | 仕入れ候補の提案にAIを活用した商品戦略 |
| 9-08 | 0:10:17 | 商品導入リスク管理に備えるAI失敗予測 |
| 9-09 | 0:11:16 | 販促カレンダー設計で年間計画を整えるDX |
| 10 | 0:36:27 | 導入戦略と組織展開のAI推進 |
| 10-01 | 0:06:16 | AIツール最新動向で見渡す活用の全体像 |
| 10-02 | 0:05:25 | 組織の信頼を守るAI利用ガバナンス |
| 10-03 | 0:07:37 | EC売上に対するDXシステム投資比率の考え方 |
| 10-04 | 0:05:40 | ツール社内展開で進める組織変革のAI推進 |
| 10-05 | 0:11:29 | 革新して行くECとAIの未来 |
次世代AIエージェント戦略：自律型AIと創る新しいビジネスモデルと業務プロセス
| NO | 学習時間 | 項目 |
| 1 | 1:30:00 | AIエージェントの基礎と歴史 |
| 1-01 | 0:12:00 | AIエージェントとは何か — 自律的に考え行動するAI |
| 1-02 | 0:13:00 | AIエージェントの歴史 — 記号主義からLLMベースへの70年 |
| 1-03 | 0:13:00 | エージェントの4つの特性と5つの分類 |
| 1-04 | 0:13:00 | チャットボットとエージェントの本質的な違い |
| 1-05 | 0:13:00 | Agentic AIへのパラダイムシフト — 受動から能動へ |
| 1-06 | 0:13:00 | 主要AIエージェント製品の全体マップ |
| 1-07 | 0:13:00 | エージェントが変える仕事の未来 |
| 2 | 1:43:00 | エージェントの仕組み |
| 2-01 | 0:12:00 | LLMベースエージェントの基本構造 — 4つのコアモジュール |
| 2-02 | 0:13:00 | 知覚と入力処理 — テキスト・画像・音声のマルチモーダル理解 |
| 2-03 | 0:13:00 | メモリシステム — 短期記憶と長期記憶の使い分け |
| 2-04 | 0:13:00 | プランニング — タスク分解とChain-of-Thought |
| 2-05 | 0:13:00 | ツール使用 — API呼び出しとコード実行 |
| 2-06 | 0:13:00 | ReActフレームワーク — 推論と行動の統合パターン |
| 2-07 | 0:13:00 | 自己反省とフィードバック — Reflectionによるエラー修正 |
| 2-08 | 0:13:00 | エージェントワークフローパターン — 実務に活かす設計思想 |
| 3 | 1:56:00 | 主要AIエージェントツールの活用 |
| 3-01 | 0:12:00 | ChatGPT — GPTs・Operator・Deep Research |
| 3-02 | 0:13:00 | Claude — Cowork・Computer Use・Projects |
| 3-03 | 0:13:00 | Gemini — Project Astra・Deep Research・NotebookLM |
| 3-04 | 0:13:00 | Genspark — AIエージェント検索と自動調査 |
| 3-05 | 0:13:00 | Manus — 汎用AIエージェントの実力と活用法 |
| 3-06 | 0:13:00 | AutoGPTとBabyAGI — 自律型エージェントの原点を知る |
| 3-07 | 0:13:00 | Microsoft Copilot・Magentic-One — エンタープライズ向けエージェント |
| 3-08 | 0:13:00 | エージェントツールの選び方と使い分けガイド |
| 3-09 | 0:13:00 | ハンズオン — エージェントツールを実際に使ってみる |
| 4 | 1:17:00 | マルチエージェントシステム |
| 4-01 | 0:12:00 | マルチエージェントとは — なぜ1つでは足りないのか |
| 4-02 | 0:13:00 | 協調と競争 — エージェント間コラボレーションの形態 |
| 4-03 | 0:13:00 | コミュニケーション構造 — 集中型・分散型・階層型 |
| 4-04 | 0:13:00 | Contract Net Protocol — タスク割り当ての古典的手法 |
| 4-05 | 0:13:00 | MCP・A2A — エージェント間通信の標準化と未来 |
| 4-06 | 0:13:00 | マルチエージェントの実践事例と導入シナリオ |
| 5 | 1:56:00 | ビジネス活用実践 |
| 5-01 | 0:12:00 | 業務へのエージェント導入の考え方 — AI化判断フレームワーク |
| 5-02 | 0:13:00 | 情報収集・リサーチの自動化 — Deep Research活用術 |
| 5-03 | 0:13:00 | データ分析・レポート作成の自動化 |
| 5-04 | 0:13:00 | カスタマーサポートとFAQ対応の高度化 |
| 5-05 | 0:13:00 | コンテンツ制作ワークフロー — 企画から完成まで |
| 5-06 | 0:13:00 | プロジェクト管理と業務フロー最適化 |
| 5-07 | 0:13:00 | エンタープライズ導入事例 — Salesforce Agentforce他 |
| 5-08 | 0:13:00 | エージェント活用のROI測定と効果検証 |
| 5-09 | 0:13:00 | 実践ワークショップ — 自分の業務でエージェントを試す |
| 6 | 1:17:00 | 安全性・倫理・ガバナンス |
| 6-01 | 0:12:00 | AIエージェントのリスクと限界 — 何ができて何ができないか |
| 6-02 | 0:13:00 | ハルシネーションとエージェントの暴走 — 失敗モードを理解する |
| 6-03 | 0:13:00 | Human-in-the-loop — 人間の監督をどう設計するか |
| 6-04 | 0:13:00 | AI事業者ガイドラインと法的フレームワーク |
| 6-05 | 0:13:00 | プライバシーとデータセキュリティ — エージェント時代の情報管理 |
| 6-06 | 0:13:00 | 責任あるAIエージェントの活用 — 組織としての備え |
| 7 | 1:05:00 | 最新トレンドと未来展望 |
| 7-01 | 0:13:00 | Self-Evolving Agents — 自己進化するAIの最前線 |
| 7-02 | 0:13:00 | Embodied AI — 物理世界で動くエージェント |
| 7-03 | 0:13:00 | エージェントエコノミー — AIが生む新しい経済と働き方 |
| 7-04 | 0:13:00 | AGIへの道筋 — エージェントの位置づけと展望 |
| 7-05 | 0:13:00 | 継続学習ガイドとアクションプラン |
AIツール実践とDX業務推進プログラム
| NO | 学習時間 | 項目 |
| 1 | 2:06:02 | AI基礎とDXリテラシー |
| 1-01 | 0:12:32 | ビジネスパーソンが学ぶ生成AI入門 |
| 1-02 | 0:13:14 | AI安全性のパイオニア AnthropicとClaudeの進化 |
| 1-03 | 0:13:25 | AIの得意領域と限界を見極める判断基準 |
| 1-04 | 0:10:16 | AIハルシネーションのメカニズムと対策 |
| 1-05 | 0:10:08 | AIの回答を検証するファクトチェック実践 |
| 1-06 | 0:05:23 | AI時代の情報セキュリティとデータ保護の原則 |
| 1-07 | 0:07:52 | AIサービスのデータポリシーとセキュリティ運用 |
| 1-08 | 0:12:25 | AIに入力してはいけない情報と安全な活用法 |
| 1-09 | 0:13:21 | AI生成コンテンツの著作権と倫理ガイドライン |
| 1-10 | 0:13:48 | 社内AIポリシーの基礎とルール設計 |
| 1-11 | 0:13:38 | DX業務変革のためのAI活用マインドセット |
| 2 | 2:14:49 | AI実践操作とツール活用 |
| 2-01 | 0:18:21 | アカウント作成から始めるAI活用の第一歩 |
| 2-02 | 0:15:33 | PDF・Excel・画像をAIに読み込ませるファイル活用術 |
| 2-03 | 0:14:22 | AIによるファイル横断比較と大量文書処理のコツ |
| 2-04 | 0:16:34 | AIウェブ検索・リサーチとGoogle Drive連携 |
| 2-05 | 0:14:47 | AI Artifactsで作る文書・図表・プロトタイプ |
| 2-06 | 0:14:42 | スタイル・Memoryで実現するAIパーソナライズ |
| 2-07 | 0:14:56 | AI Projects機能によるナレッジベース構築 |
| 2-08 | 0:11:43 | マルチデバイスで広がるDXワークスタイル |
| 2-09 | 0:13:51 | AI自律実行Coworkによる業務自動化 |
| 3 | 1:31:17 | AIプロンプトとコンテキスト・エンジニアリング |
| 3-01 | 0:11:14 | AIへの「頼み方」を学ぶプロンプト入門 |
| 3-02 | 0:13:16 | 役割・文脈・指示・形式のAIプロンプト4要素フレームワーク |
| 3-03 | 0:13:31 | 具体化と段階的思考によるAI精度向上テクニック |
| 3-04 | 0:13:31 | お手本を見せて出力を制御するAI Few-shot例示 |
| 3-05 | 0:13:12 | XMLタグ設計で引き出すAIコンテキスト・エンジニアリング |
| 3-06 | 0:13:16 | モデル使い分けとコスト最適化のAI適応型思考 |
| 3-07 | 0:13:17 | DX業務別AIプロンプトテンプレート集 |
| 4 | 0:56:32 | AIスキルと定期タスク自動化 |
| 4-01 | 0:11:01 | 繰り返す仕事を「型」にするAIスキル機能入門 |
| 4-02 | 0:12:54 | 業務に合わせたAIスキルの作成と管理 |
| 4-03 | 0:10:07 | 精度の高いAIスキルを作るベストプラクティス |
| 4-04 | 0:11:48 | ルーティンを任せるAI定期タスク活用法 |
| 4-05 | 0:10:42 | AIスキル×定期タスクによる業務自動化ワークフロー |
| 5 | 2:20:45 | AIビジネス実践 |
| 5-01 | 0:12:36 | 自分で動くAIエージェント入門 — Claude Codeで広がる新しい働き方 |
| 5-02 | 0:15:58 | AI活用の環境構築 — ツール導入から起動までの基本ステップ |
| 5-03 | 0:14:16 | エディタと連携するAI活用術 — VS Code・Cursorで効率化 |
| 5-04 | 0:11:57 | 自分専用AIを設計する設定ファイル(CLAUDE.md)活用法 |
| 5-05 | 0:07:59 | AIに任せるファイル操作術① |
| 5-06 | 0:02:50 | AIに任せるファイル操作術② |
| 5-07 | 0:10:07 | AIによる定型ビジネス文書の自動作成 — 議事録・報告書・メール |
| 5-08 | 0:12:54 | AIで加速するデータ分析とレポート作成 — CSV・Excel活用術 |
| 5-09 | 0:14:27 | MCPで広がるAI活用 — 外部ツール・社内データとの連携 |
| 5-10 | 0:14:22 | AI業務利用のセキュリティと権限管理 — 安全に動かすための実践 |
| 5-11 | 0:11:15 | チームで広げるAI活用 — ナレッジ共有と役割分担の仕組みづくり |
| 5-12 | 0:12:04 | DX実践ワークショップ — 自分の業務にAIを当てはめてみる |
| 6 | 1:12:20 | DX推進のためのAI導入戦略 |
| 6-01 | 0:13:19 | AI化の優先順位をつけるDX業務棚卸しフレームワーク |
| 6-02 | 0:12:58 | AIプロンプトライブラリ構築と導入ロードマップ |
| 6-03 | 0:08:16 | コネクタ・MCPで実現するAI外部ツール連携と社内システム統合 |
| 6-04 | 0:08:49 | DX推進を阻むAI組織的抵抗の乗り越え方と成功事例共有の仕組み |
| 6-05 | 0:09:08 | AI推進担当に求められるスキルセットとチーム展開の成功パターン |
| 6-06 | 0:08:46 | DXガバナンスに向けた社内AIポリシー策定の実務 |
| 6-07 | 0:11:04 | AI活用の効果測定とPDCAサイクル — DXを継続的に進化させる |